[发明专利]一种遥感影像数据生成方法、系统及设备有效

专利信息
申请号: 202010535670.9 申请日: 2020-06-12
公开(公告)号: CN111693025B 公开(公告)日: 2022-04-15
发明(设计)人: 汪驰升;唐倩迪;胡忠文;张德津;涂伟;周宝定;李清泉 申请(专利权)人: 深圳大学
主分类号: G01C11/26 分类号: G01C11/26;G01C5/00;G06T3/40;G06T7/30;G06T5/00;G06T17/00
代理公司: 深圳市君胜知识产权代理事务所(普通合伙) 44268 代理人: 吴志益;谢松
地址: 518060 广东*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 一种 遥感 影像 数据 生成 方法 系统 设备
【权利要求书】:

1.一种遥感影像数据生成方法,其特征在于,包括步骤:

在飞机上的拍摄设备拍摄目标区域内的多组多聚焦倾斜影像;

对采集到的多组多聚焦倾斜影像进行图像配准,并对每组图像配准后的多聚焦倾斜影像中重叠的区域进行融合,得到图像配准和融合后的多组拼接影像;

将全部所述拼接影像进行三维重建,得到密集点云;

根据所述密集点云生成数字表面模型;

基于所述数字表面模型和各个拍摄设备所在的位置信息对所述融合后的多组拼接影像进行矫正,得到矫正后的正射影像;

将矫正后的所述正射影像拼接成所述目标区域的遥感影像数据;

所述对每组图像配准后的多聚焦倾斜影像中重叠的区域进行融合,得到图像配准和融合后的多组拼接影像的步骤包括:

分别对同组多聚焦倾斜影像中的近聚焦图像和远聚焦图像进行高斯金字塔分解和拉普拉斯金字塔分解,分别得到两幅图像的高斯金字塔和拉普拉斯金字塔;其中,所述高斯金字塔的图层为N+1层,所述拉普拉斯金字塔的图层为N层;

利用预先设置的二值掩膜建立的N+1层高斯金字塔;

以所述二值掩膜建立的N+1层高斯金字塔中每一层二值掩膜为权值,将同组多聚焦倾斜影像中的近聚焦图像和远聚焦图像的拉普拉斯金字塔的对应图层相加,得到第一金字塔;

将同组多聚焦倾斜影像中的近聚焦图像和远聚焦图像的高斯金字塔的第N+1图层相加,得到第一融合图像;

利用所述第一融合图像对所述第一金字塔进行重构,得到融合后的拼接影像。

2.根据权利要求1所述的遥感影像数据生成方法,其特征在于,所述在飞机上的拍摄设备拍摄目标区域内的多组多聚焦倾斜影像的步骤包括:

针对所述目标区域内的同一拍摄目标,改变拍摄设备的光轴角度、焦距及焦点,分别获取近聚焦图像和远聚焦图像,并将获取到的近聚焦图像和远聚焦图像作为一个多聚焦倾斜影像组。

3.根据权利要求1所述的遥感影像数据生成方法,其特征在于,所述对采集到的多组多聚焦倾斜影像进行图像配准的步骤包括:

利用SIFT算法识别出一组图像的特征点,分别生成两幅图像的特征向量集,将两个特征向量集中的特征点进行匹配后,删除错误匹配点,得到匹配校正后的结果。

4.根据权利要求2所述的遥感影像数据生成方法,其特征在于,所述将全部所述拼接影像进行三维重建,得到密集点云的步骤包括:

获取所述飞机的飞行轨迹数据,并根据所述飞行轨迹数据得到飞行时段内每秒的GPS信息,并将所述飞行时间对应的GPS信息与所述近聚焦图像的拍摄时间相匹配,得到拍摄图像时拍摄设备的经纬度及海拔信息;

基于三维重建算法对融合后的多组拼接影像进行三维重建,得到三维的密集点云。

5.根据权利要求4所述的遥感影像数据生成方法,其特征在于,所述基于三维重建算法对融合后的多组拼接影像进行三维重建,得到三维的密集点云的步骤包括:

提取各组拼接影像的图像特征点,对相邻拼接影像两两之间的特征点进行匹配,去除重复特征点匹配对,并提取共同特征匹配点;

连接各个共同特征匹配点,形成连接轨迹;

估计初始化匹配对的相机外参,将所述连接轨迹三角化后得到初始化的3D点;

对拼接影像进行光束法平差优化,得到相机估计参数和场景几何信息,得到稀疏3D点云;

利用地面控制点优化拍摄设备位置信息和EXIF方向数据,根据优化后的所述拍摄设备位置信息、EXIF方向数据和DEM地面高程数据对所述稀疏3D点云进行插值,生成密集点云。

6.根据权利要求5所述的遥感影像数据生成方法,其特征在于,所述将矫正后的所述正射影像拼接成所述目标区域的遥感影像数据的步骤之后,还包括:

根据所述飞机的飞行高度、拍摄设备的镜头焦距、像素尺寸以及传感器尺寸,计算出所述遥感影像数据的空间分辨率。

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